В докладе показано, что регион особенно уязвим к последствиям изменения климата.

Согласно данным Всемирной метеорологической организации, в прошлом году количество тепла, накопленного в океанах Азии, достигло рекордного уровня. С 1990-х годов в этом регионе оно резко возросло, что дестабилизирует океанические течения и морскую жизнь, а также приводит к повышению уровня моря.

В опубликованном ежегодном докладе «Состояние климата в Азии» говорится, что в 2025 году содержание тепла в океанах — количество тепла, накопленного на глубине до 700 метров, — будет примерно на 700 миллионов джоулей на квадратный метр выше, чем в среднем за период 1991–2020 гг.

Почти все океаны Азии, включая Индийский океан, западную часть Тихого океана, часть Северного Ледовитого океана и внутреннее Каспийское море, в прошлом году пережили периоды экстремальной жары, называемые морскими волнами тепла. Это вызывает тревогу, поскольку большая часть региона одновременно переживала волны тепла, говорит Джоди Раммер (Jodie Rummer), морской биолог из Университета Джеймса Кука в Таунсвилле, Австралия.

Уровень моря также достиг рекордных показателей, вызванных сочетанием потепления океана и таяния ледников, ледяных шапок и ледяных щитов. В прибрежных районах северной части Индийского океана, между Филиппинами и Японией, уровень моря поднялся быстрее, чем в среднем по миру.

Регион особенно чувствителен к повышению уровня моря из-за пассатов, дующих через Тихий океан из Америки, которые толкают более тёплые воды в сторону Азии, говорит Мэтью Ингланд (Matthew England), изучающий океанографию в Сиднейском университете Нового Южного Уэльса в Австралии. По мере накопления этой воды в западной части Тихого океана она повышает как температуру воды, так и уровень моря, говорит Ингланд.

«В докладе ясно показано, что азиатский регион является одним из наиболее уязвимых к изменению климата», — добавляет он.

Что нас ждёт?

Как утверждают авторы доклада, одним из главных факторов, повлиявших на климат в прошлом году, было явление Ла-Нинья. Во время таких явлений температура океана в Азии необычно высока, а пассаты особенно сильны, принося ещё больше тёплой воды в Азию.

Но ситуация меняется. Во вторник Австралийское метеорологическое бюро объявило о начале противоположного явления — Эль-Ниньо. Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (NOAA) выпустило собственное предупреждение об Эль-Ниньо 11 июня. Во время Эль-Ниньо температура океана в Тихом океане выше обычного.

В Юго-Восточной Азии Эль-Ниньо приведёт к более засушливым условиям, вызывая засуху и увеличивая вероятность лесных пожаров, говорит Эндрю Кинг (Andrew King), климатолог из Мельбурнского университета в Австралии. По его словам, в совокупности последствия изменения климата и Эль-Ниньо могут привести к особенно экстремальным погодным явлениям в следующем году.

Экстремальные погодные явления

В докладе отмечается, что в прошлом году страны Азии пережили множество экстремальных погодных явлений, включая муссоны, тропические циклоны, жару и засуху.

Сезон муссонов принёс в Пакистан исключительно сильные дожди, вызвавшие наводнения, в результате которых погибло более 1000 человек. В Шри-Ланке, в результате экстремальных дождей, вызванных циклоном Дитва, за 24 часа выпало 10% от годового количества осадков. В регионе Макао в Китае за год произошло 14 тропических циклонов — это рекордное число за один год.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/d41586-026-01938-2

Ледниковый щит Гренландии является одним из основных факторов глобального повышения уровня моря, потеряв около 4900 Гт льда с 1992 года и уже добавив около 13 мм к среднему глобальному уровню моря. Даже без дальнейшего потепления его дальнейшее таяние обрекает нас на повышение уровня моря как минимум на 274 мм, а полное таяние в конечном итоге поднимет уровень моря примерно на 7 м. В этом обзоре авторы обобщают изменения поверхностного таяния ледникового щита Гренландии с 1500 по 2200 год нашей эры. С 1990-х годов поверхностное таяние быстро усиливалось примерно на 1% в год, что обусловлено региональным потеплением и изменениями атмосферной циркуляции, особенно усилением блокирования. С 2007 года произошло несколько беспрецедентных экстремальных событий таяния, продолжавшихся несколько дней, с рекордными случаями, такими как в июле 2012 года, затронувшими почти всю поверхность ледникового щита. Поглощённое коротковолновое излучение является основным фактором сезонного таяния, однако турбулентные тепловые потоки, облачные процессы и обратная связь с альбедо сильно влияют на изменчивость таяния в пространстве и времени. Климатические модели различаются в своем представлении этих процессов: прогнозируемое таяние и потеря массы поверхности различаются до двух раз между тремя различными современными региональными климатическими моделями даже при одинаковом воздействии внешних факторов. Несмотря на достижения в региональном климате и моделировании таяния в Гренландии, сохраняются ключевые неопределённости в количественной оценке экстремальных событий таяния и их факторов, удержания талой воды, процессов в фирне и связи между атмосферным воздействием и энергетическим балансом поверхности, что ограничивает уверенность в прогнозах. Для устранения этих пробелов необходимы расширенные наблюдения, улучшенное представление процессов в моделях и комплексное использование новых подходов, основанных на данных, для более точного определения будущего таяния и его вклада в повышение уровня моря.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43017-026-00800-3

Быстрые изменения в круговороте воды на суше и связанные с водой катастрофы, вызванные изменением климата, ставят под сомнение возможности дистанционного зондирования. Существующие модели, основанные на региональных эмпирических параметрах и многоэтапных рабочих процессах, не способны надёжно обрабатывать сложные и ускоренные циклы воды с высоким пространственно-временным разрешением. Увеличение сложности параметров для мелкомасштабного представления в различных наземных условиях становится непреодолимым препятствием. Для решения этих проблем авторы предлагают двунаправленные кодирующие представления из трансформеров для гидрологии (bidirectional encoder representations from transformers for hydrology, BERTH) — комплексную систему искусственного интеллекта для глобального мониторинга круговорота воды с разрешением 30 метров и в суточном масштабе, напрямую преобразующую данные дистанционного зондирования в эвапотранспирацию, осадки, влажность почвы и сток. В качестве преобразующей парадигмы для количественных наук о Земле, BERTH, обученная на глобальных наборах данных, точно отражает пространственно-временную динамику в различных условиях, превосходя по точности существующие геофизические модели. BERTH, воплощая синергетическую интеграцию искусственного интеллекта и дистанционного зондирования, предлагает революционную платформу, поддерживающую исследования нового поколения в области глобальных водных ресурсов и динамики земной системы.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aef3610

Сельское хозяйство обычно рассматривается как основной источник выбросов парниковых газов, однако оно также представляет собой одну из крупнейших управляемых человеком биологических систем, регулирующих обмен углерода между атмосферой и биосферой. В этом исследовании переоценивается роль глобального сельского хозяйства в наземном углеродном цикле путём количественной оценки валового поглощения CO₂ в процессе фотосинтеза сельскохозяйственными культурами, пастбищами и управляемыми лесами, а также путём оценки альтернативных путей развития сельского хозяйства до 2050 года. Используя данные FAOSTAT по 156 культурам, интегрированные с оценками ФАО для пастбищ и управляемых лесов, авторы подсчитали, что сельскохозяйственные системы поглотили приблизительно 47,64 Гт CO₂ в 2023 году, включая 21,87 Гт CO₂ только от сельскохозяйственных культур. Это валовое поглощение превышает текущие ежегодные антропогенные выбросы CO₂ и приближается к общим антропогенным выбросам парниковых газов, выраженным в эквиваленте CO₂. Однако бо́льшая часть усвоенного углерода впоследствии возвращается в атмосферу в результате дыхания, разложения, метаболизма скота, использования биомассы и потребления пищи. Поэтому валовое поглощение следует интерпретировать как показатель управляемого биогенного круговорота углерода, а не как показатель постоянного связывания углерода. Исторический анализ показывает, что ассимиляция CO₂ сельскохозяйственными культурами увеличилась с приблизительно 5,4 Гт CO₂ в 1961 году до 21,9 Гт CO₂ в 2023 году, что отражает совокупное воздействие технологического прогресса, повышения урожайности, интенсификации сельского хозяйства и расширения фотосинтетически активной биомассы. За тот же период сельскохозяйственная производительность росла гораздо быстрее, чем площади пахотных земель, сокращая площади, необходимые для удовлетворения растущего спроса на продовольствие, и тем самым ограничивая преобразование природных экосистем. Для изучения будущих прогнозов авторы разработали динамическую модель сценариев выбросов (ESSDM), основанную на сценариях систему учёта, оценивающую альтернативные пути производства с учётом прогнозируемого глобального спроса на продовольствие. Были рассмотрены три сценария: устойчивая интенсификация (УИ), умеренное расширение с устойчивой интенсификацией (УИИ) и органическое земледелие со значительным расширением пахотных земель (ОП). Моделирование выявило существенные расхождения между сценариями. К 2050 году прогнозируемые совокупные выбросы достигнут 163,51 Гт CO₂-экв в рамках УИ, 241,35 Гт CO₂-экв в рамках УИИ и 493,99 Гт CO₂-экв в рамках ОП. Заметно более высокие выбросы, связанные с ОП, в основном обусловлены более низкими средними урожаями и, как следствие, расширением пахотных земель (+52,45% по сравнению с 2023 годом), что приводит к значительным выбросам, связанным с изменением землепользования за счёт преобразования экосистем. В целом, результаты показывают, что климатические характеристики сельскохозяйственных систем зависят не только от прямых выбросов парниковых газов, но и от производительности, эффективности землепользования и их влияния на будущий спрос на землю. Анализ свидетельствует о том, что защита лесов и пастбищ от преобразования остаётся центральной климатической целью, и что устойчивая интенсификация является наиболее эффективным путём для согласования продовольственной безопасности с мерами по смягчению антропогенного изменения климата при рассмотренных предположениях. В более широком смысле, исследование предполагает, что при оценке альтернативных путей развития сельского хозяйства может быть полезно интегрировать данные об объёмах выбросов с информацией об управляемых потоках углерода и динамике землепользования.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-026-58182-x

Для решения проблемы изменения климата необходимы знания о его воздействии как на природу, так и на людей. В данном обзоре рассматриваются современные подходы к атрибуции воздействия изменения климата и потенциальные возможности использования этой информации. Обсуждается, как атрибуция воздействия выявляет движущие силы наблюдаемых изменений и событий, формирующих звенья в причинно-следственной цепочке от антропогенных выбросов парниковых газов и других факторов, влияющих на климат, до воздействия на природные и человеческие системы, опосредованного изменениями климата и погоды. Представлены различные подходы, использующие наблюдения и/или моделирование для оценки того, как мог бы развиваться мир без изменения климата. Кроме того, обсуждаются различные способы использования результатов атрибуции воздействия в обществе и то, как различные исследовательские подходы могут их поддерживать. В данном обзоре также выявляются сохраняющиеся пробелы в знаниях, требующие участия экспертов в области политики во всём мире. Например, будущие специализированные исследования могут позволить атрибуцию дополнительных воздействий и улучшить количественную оценку роли изменения климата по сравнению с другими факторами, в то время как расширение междисциплинарного сотрудничества и организации может обеспечить стандартизацию, способную улучшить сопоставимость и синтез данных. Ожидается, что решение оставшихся проблем поможет сообществу специалистов по анализу влияния климатических факторов получить целенаправленные ответы на чётко сформулированные вопросы, которые будут служить основой для разработки, внедрения и практической реализации климатической политики. 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43017-026-00798-8

6 июля 2026

Климат и окружающая среда

Искусственный интеллект уже помогает прогнозировать наводнения, отслеживать вырубку лесов и эффективнее использовать воду. Но одновременно он сам становится все более серьезной нагрузкой для окружающей среды. К такому выводу пришли авторы международного доклада, посвященного взаимосвязи искусственного интеллекта и экологии.

Доклад White Paper on: AI and Environment («Искусственный интеллект и окружающая среда») подготовили фонд «Природа и люди» совместно с Фуданьским университетом (Китай) и Pahlé India Foundation (Индия) при участии Динамической коалиции по окружающей среде Форума ООН по управлению интернетом. Исследование было представлено 6 июля в Женеве на первой встрече Глобального диалога по вопросам управления искусственным интеллектом, учрежденного Генеральной Ассамблеей ООН.

Комплексное исследование
Авторы называют свою работу комплексным исследованием, рассматривающим сразу две стороны развития ИИ. С одной стороны, новые технологии способны ускорить борьбу с изменением климата, потерей биоразнообразия, деградацией земель и нехваткой воды. С другой – стремительный рост вычислительных мощностей требует огромного количества электроэнергии, воды для охлаждения дата-центров и природных ресурсов для производства оборудования.

Станет ли искусственный интеллект в конечном счете союзником природы или ее противником, будет зависеть не столько от самой технологии, сколько от инженерных решений, требований к прозрачности и политических механизмов регулирования, которые мир примет в ближайшие годы

«Станет ли искусственный интеллект в конечном счете союзником природы или ее противником, будет зависеть не столько от самой технологии, сколько от инженерных решений, требований к прозрачности и политических механизмов регулирования, которые мир примет в ближайшие годы», – подчеркивает в предисловии к публикации профессор Колумбийского университета и руководитель Сети по выработке решений в области устойчивого развития Джеффри Сакс.

Авторы доклада напоминают, что ранее Генеральный секретарь ООН Антониу Гутерриш призвал ведущие компании, разрабатывающие ИИ, открыто публиковать данные о воздействии своих технологий на окружающую среду. Однако, несмотря на растущий интерес к регулированию искусственного интеллекта, экологические последствия его развития до сих пор остаются недостаточно изученными.

Помощник человека
В докладе приводится множество примеров того, как ИИ уже помогает природе. Алгоритмы повышают точность климатических моделей и прогнозов погоды, позволяют быстрее обнаруживать лесные пожары, отслеживать выбросы парниковых газов, контролировать состояние редких видов животных, прогнозировать засухи и наводнения, выявлять утечки в системах водоснабжения и оптимизировать полив в сельском хозяйстве.

Экологический след
Но у технологий есть и обратная сторона. По мере распространения генеративного ИИ основная экологическая нагрузка постепенно смещается не столько на обучение моделей, сколько на их ежедневное использование миллиардами людей. По данным, приведенным в докладе, в 2025 году все системы ИИ в мире могли стать источником 32,6–79,7 миллиона тонн выбросов CO₂ – примерно столько же, сколько производит Нью-Йорк за год.

Потребление воды
При этом информации о реальном потреблении электроэнергии, воды и других ресурсов пока явно недостаточно. Именно дефицит прозрачности авторы называют одной из главных проблем. По оценкам, уже в 2025 году ИИ мог потребить от 312 до 765 миллиардов литров воды – примерно столько же, сколько человечество ежегодно расходует на бутилированную воду. А к 2027 году этот показатель может достичь объема, сопоставимого с половиной годового водопотребления Великобритании. При этом дата-центры нередко строятся в регионах, где пресной воды и без того не хватает, что создает дополнительную нагрузку на местные ресурсы.

Рекомендации экспертов
В преддверии ключевых саммитов ООН 2026 года, посвященных борьбе с опустыниванием, изменением климата, сохранению биоразнообразия и управлению водными ресурсами, наш доклад дает объективную картину того, как искусственный интеллект уже сегодня влияет на окружающую среду

Исследователи сравнили подходы к регулированию ИИ в России, Индии, Китае, США и Европейском союзе. Они пришли к выводу, что сегодня ни одна из существующих моделей не учитывает экологические последствия развития искусственного интеллекта в полной мере. В качестве первоочередных шагов предлагается ввести единые международные стандарты экологической отчетности для ИИ, оценивать его воздействие на протяжении всего жизненного цикла, сделать более открытыми данные об энергопотреблении и водопользовании, а также активнее координировать международные усилия.

«В преддверии ключевых саммитов ООН 2026 года, посвященных борьбе с опустыниванием, изменением климата, сохранению биоразнообразия и управлению водными ресурсами, наш доклад дает объективную картину того, как искусственный интеллект уже сегодня влияет на окружающую среду», – объясняет Сергей Рыбаков, генеральный директор фонда «Природа и люди», сопредседатель Динамической коалиции по окружающей среде Форума ООН по управлению интернетом.

Главный вывод исследования звучит достаточно просто: экологический след искусственного интеллекта – не является неизбежной ценой технического прогресса. Что случится через десять или двадцать лет, зависит от решений, которые правительства, компании и международные организации принимают сегодня.

Ссылка: https://news.un.org/ru/story/2026/07/1468242

Внезапные засухи вызывают значительную обеспокоенность общественности из-за непосредственной угрозы продовольственной и экологической безопасности и здоровью человека. Однако всесторонняя оценка прогнозируемых изменений внезапных засух и их связи с комплексными метеорологическими экстремальными явлениями в Индии ограничена. Настоящее исследование направлено на ответы на следующие вопросы: (а) Как меняются характеристики внезапных засух в условиях будущих сценариев изменения климата, прогнозируемых глобальными климатическими моделями CMIP6? (б) Как, вероятно, изменятся даты начала первой и последней внезапных засух в условиях потепления климата? (в) Как часто комплексные метеорологические экстремальные явления происходят во время внезапных засух в исторических данных? В этом исследовании для изучения характеристик внезапных засух используется индекс дефицита воды за пентаду с применением многомерных скорректированных по смещению результатов десяти глобальных климатических моделей и динамического потенциального испарения с использованием повышенной концентрации CO₂. Анализ показывает существенное увеличение частоты, продолжительности и интенсивности внезапных засух в Индии. В частности, ожидается увеличение частоты и продолжительности в её северо-западных и центральных регионах. Заметное усиление характеристик внезапных засух наблюдается в сценариях социально-экономического развития с высокими выбросами, таких как SSP3-7.0 и SSP5-8.5. В будущих климатических сценариях прогнозируется существенное увеличение пространственного и временного распространения внезапных засух. В будущем по всей Индии ожидается задержка начала внезапных засух. В частности, задержка начала наблюдается на 86% общей площади. Преобладание комбинаций скорости ветра и дефицита давления пара, а также максимальной температуры и скорости ветра и дефицита давления пара подчёркивает растущую важность испарительного стресса и атмосферной сухости в развитии условий внезапных засух в условиях потепления климата.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-026-08247-4

Трансатлантические авиационные операции обычно повышают эффективность полётов за счёт использования ежедневных струйных течений, но они сталкиваются с растущим риском для безопасности из-за турбулентности в чистом воздухе. Предыдущие исследования оценивали климатологическое воздействие ветра и турбулентности по отдельности, однако комплексная оценка, интегрирующая их эффекты вдоль динамически оптимизированных маршрутов полётов, отсутствовала, несмотря на тесную связь между этими явлениями. Здесь, используя интегрированную структуру маршрутизации, применённую к данным реанализа за 44 года, авторы представляют первую многолетнюю количественную оценку компромисса между безопасностью и эффективностью. Хотя изменение ветровых режимов сократило самые быстрые маршруты туда и обратно примерно на две минуты, дополнительное время, необходимое для избегания турбулентности в чистом воздухе, увеличилось настолько существенно, что сводит на нет и даже обращает вспять эти преимущества в эффективности для самых безопасных маршрутов. Этот рост затрат обусловлен значительным увеличением турбулентности в чистом воздухе, которое непропорционально влияет на полёты в восточном направлении. Представленные выводы подчёркивают необходимость комплексного подхода к оценке меняющихся рисков в авиации в условиях меняющегося климата.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-026-57066-4

Снежный покров влияет на климат, экосистемы, водные ресурсы и социально-экономическую деятельность, однако его долгосрочная изменчивость в Европе остаётся малоизученной из-за коротких и фрагментированных данных наблюдений. Здесь представлена общеконтинентальная 600-летняя реконструкция ежемесячной площади снежного покрова в Европе с пространственным разрешением 2°, полученная путём объединения данных реанализа с помощью метода машинного обучения. Данные показывают беспрецедентную сезонную реорганизацию в месячном масштабе примерно с 1850 года: площадь снежного покрова в декабре-январе сокращается до 20%, а в апреле-мае — до 30%, особенно на широтах выше 50° с.ш. Февраль и март сравнительно стабильны. Хотя снежный покров демонстрирует наибольшую чувствительность к повышению температуры, уменьшение количества осадков всё ещё оставляет заметный след, особенно в средиземноморских бассейнах и Скандинавии. Эти изменения рассматривают недавнюю потерю снежного покрова в контексте нескольких столетий и подчёркивают острую необходимость оценки воздействия на чувствительные экосистемы, водные ресурсы и социально-экономические сектора. Этот набор данных предоставляет важнейшую основу для планирования адаптации и сравнительной оценки результатов моделирования климата.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-026-03719-1

Проблема проверки связи суши и атмосферы в моделях земной системы заключается в ограниченной доступности глобальных наборов данных, основанных на наблюдениях, для оценки показателей связи. В этом исследовании генерируются глобальные индексы связи суши и атмосферы, такие как коэффициент корреляции Пирсона, индекс связи наземных слоёв между влажностью почвы (ВП) и поверхностными тепловыми потоками, а также память ВП, с разрешением 0,1° и 0,25° (с временным охватом, зависящим от входных наборов данных), с использованием данных, полученных в результате наблюдений. Показатели разработаны с учётом случайных ошибок в спутниковых измерениях ВП и включают количественную оценку этих ошибок. Для получения показателей связи объединяются в несколько продуктов данных о ВП и потоках – их разброс и характеристики ошибок используются для количественной оценки неопределённости. Глобальные закономерности режимов ВП и точек перегиба точки завядания и критической ВП также количественно оцениваются с помощью сегментированного регрессионного анализа. Эффективность набора данных подтверждается сравнением результатов разных продуктов, что демонстрирует высокую согласованность пространственных закономерностей при различных комбинациях. Эти наборы данных ценны для инициализации и проверки прогнозов погоды, климатического моделирования, калибровки моделей, а также для применения в экологии, гидрологии и почвоведении.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-026-07519-2